9月25日，在華為全聯(lián)接大會2020第三日，華為發(fā)布的自動駕駛解決方案ADN成為了當天主角之一。這是一套全棧引入AI打造自動駕駛網(wǎng)絡的解決方案，它并非汽車的自動駕駛，而是旨在幫助電信業(yè)建立以人工智能為核心的自治網(wǎng)絡，讓企業(yè)網(wǎng)絡實現(xiàn)“自動駕駛”。
國信證券觀點認為，未來自動駕駛網(wǎng)絡將對現(xiàn)有網(wǎng)絡架構和運維模式產生深遠的變革，而華為ADN自動駕駛網(wǎng)絡戰(zhàn)略是繼華為全云化戰(zhàn)略之后，面向未來十年的關鍵戰(zhàn)略之一。
在政企行業(yè)，電信運營商是華為最大的客戶群體。而在運營商電信領域，最大的AI應用場景就是網(wǎng)絡運維。大會當天，華為還發(fā)布了AIOps系列云服務，使能智能運維，聚焦提升電信運營商和企業(yè)專網(wǎng)的智能化運維能力。
在普通用戶眼中，運維并不是個容易接觸到的概念。通俗地說，企業(yè)的數(shù)字化程度越高，IT規(guī)模越大也越復雜，就越需要快捷、高效、精準的運維管理平臺作為業(yè)務的有效支撐。而電信運維，則與上億用戶的網(wǎng)絡穩(wěn)定息息相關。
電信運維網(wǎng)絡挑戰(zhàn)正在加劇。一方面，運營商網(wǎng)絡2G、3G、4G、5G四代同堂，網(wǎng)絡越來越復雜，運維成本也相應升高，運營商迫切希望引入AIOPS技術來提高運維效率。目前，有63% 的電信運營商已經(jīng)開始投資AI、大數(shù)據(jù)分析等技術，實現(xiàn)故障“自愈”與進行主動維護，這也是華為切入這項業(yè)務的初衷。
另一方面，運維自動化程度低，人工參與環(huán)節(jié)占比極高，導致運營商人力成本激增。而人工積累的經(jīng)驗難以應對網(wǎng)絡復雜化帶來的新問題，使得75%的網(wǎng)絡問題都是由用戶發(fā)現(xiàn)，嚴重影響用戶在終端的使用體驗。
“運維能力的演進成為電信網(wǎng)絡能否持續(xù)發(fā)揮效能的關鍵因素”，華為NAIE產品部總經(jīng)理韓雨發(fā)在接受界面新聞采訪時表示。
目前，63%的電信運營商已經(jīng)開始投資AI、大數(shù)據(jù)分析等技術，實現(xiàn)故障“自愈”與進行主動維護，推進運維模式向智能轉型。其中，AIOps成為電信網(wǎng)絡運維智能化轉型的核心手段，也是行業(yè)轉型的共識。
AIOps的概念最早出現(xiàn)在Gartner的報告上，即將人工智能應用于運維領域，基于已有的運維數(shù)據(jù)（日志、監(jiān)控信息、應用信息等），通過機器學習的方式來進一步解決自動化運維沒辦法解決的問題。簡單地說，過去需要花費數(shù)個小時、數(shù)天甚至數(shù)周才能完成的故障診斷和修復工作，AIOps可能只需要花幾秒鐘，而且判斷更加精準。
Gartner相關報告預測，AIOps的全球部署率將從2017年的10%增加到2020年的50%。到了2022年，部署AIOps平臺的大型企業(yè)數(shù)量將2017年的不足5%，迅速提升到40％左右。其應用行業(yè)，除了電信之外，還包括互聯(lián)網(wǎng)、金融、電力、物聯(lián)網(wǎng)、 醫(yī)療等多個涉及IT運維的領域。
目前，包括華為、平安、BATJ、360在內的多家科技企業(yè)都推出了自研的AIOps服務，但AIOps行業(yè)也一直存在沒有標準產品形態(tài)、落地效果差等爭議。為此，各大廠商也在對AIOps能力進行更新迭代。
華為AIOps服務背后是華為網(wǎng)絡人工智能（NAIE）業(yè)務團隊。官網(wǎng)信息顯示，華為NAIE主要包含數(shù)據(jù)服務、訓練服務、AI市場和網(wǎng)絡AI應用，以云服務的方式，向運營商和第三方業(yè)務應用開發(fā)者提供各項AI服務，降低AI應用開發(fā)的門檻。2019年8月，華為網(wǎng)絡人工智能引擎宣布商用，目前已落地近100個AI應用。
NAIE的核心能力就是AIOps服務。據(jù)韓雨發(fā)介紹，華為AIOps服務主要面向運營商電信網(wǎng)絡，目前已實現(xiàn)規(guī)模應用，共覆蓋6個網(wǎng)絡領域、30+個現(xiàn)網(wǎng)局點，每月API調動次數(shù)達到3.2億次，是國內AIOps服務的主要供應商之一。
韓雨發(fā)認為，相比起同行，華為AIOps服務的優(yōu)勢在于，并非簡單的算法，而是與電信運維系統(tǒng)相結合，在電信行業(yè)具備較豐富的運維經(jīng)驗。他總結，目前華為已經(jīng)培養(yǎng)起了電信領域AIOps原子能力、組合編排與DevOps能力、通信領域主流數(shù)據(jù)對接、場景組合服務這四大核心競爭力。
“具體而言，華為AIOps服務支持多個電信領域運維系統(tǒng)的主流數(shù)據(jù)及對接方式，能夠基于華為在電信領域的運營經(jīng)驗，有效地將領域知識與AI算法融合，解決當前通用算法模型在具體行業(yè)落地效果差的難題。而通過組合編排與DevOps能力，可助力各運維系統(tǒng)的應用快速上線”，韓雨發(fā)解釋道。#p#分頁標題#e#
基于AIOps的核心能力，華為AIOps為運營商提供開箱即用的多項服務，包括KPI異常檢測、故障識別與根因定位、日志異常檢測以及硬盤異常預測服務等。
以典型的KPI異常檢測為例，傳統(tǒng)的運維工作是被動式的，問題先發(fā)生再排查，缺乏對網(wǎng)絡故障預測能力。AIOps通過對典型KPI持續(xù)數(shù)據(jù)監(jiān)控和算法擬合，能夠在異常苗頭出現(xiàn)時就掐滅。
這種異常檢測的能力，在用戶層面最直觀的反應就是網(wǎng)絡穩(wěn)定，不影響日常的工作和生活。韓雨發(fā)提到，今年4月，在某運營商網(wǎng)絡，華為AIOps服務的異常檢測模塊提前5小時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡異常行為，而后來運維團隊也準確識別到了故障根因，并提前修改配置參數(shù)，避免在早高峰時候引起更大的用戶體驗問題。
在提升運維效率的同時，華為也在和運營商探討更多AIOps服務使能變現(xiàn)的可能性，比如家庭終端業(yè)務識別。“舉個例子，疫情期間大家都在家里上課、打游戲，這兩件事對網(wǎng)絡穩(wěn)定要求都很高。我們通過AI識別可以把不同業(yè)務識別出來，對重點業(yè)務做重點保障。這樣運營商可以面向消費者提供教育、游戲套餐，豐富增收渠道。”
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